数据要素是数字经济的重要生产力，激活数据要素价值，发挥数据要素在数字社会发展中基础性、支撑性的关键作用是助力我国数字经济发展的重要举措。日前，题为《以场景化数据服务促进数据交易》的调研报告发布，为促进数据交易、加快推进数据要素市场化配置落地见效提出了针对性建议。该报告由国务院发展研究中心企业研究所“数字经济制度创新”课题组发布。

数据交易平台有哪些类型？数据交易模式有哪些？制约数据交易的重要因素是什么？就业界关注的这些热点，《人民邮电》报记者独家专访了国务院发展研究中心企业所研究室副主任、副研究员高太山。

记者：什么是数据交易？

高太山：数据交易是市场经济条件下促进数据要素市场流通的基本方式，参与主体涵盖数据供给方、数据需求方、数据交易平台、评估机构、服务机构以及外围的其他部门。

数据交易的核心在于数据的开发利用，不在于所有权的转移。现阶段，无论从现实需求看还是从政策导向看，单纯的数据交易模式难以为继，数据交易必须结合特定场景，逐步探索交易规则。当前应重点发展数据服务，在保障隐私和安全的前提下释放数据价值。

记者：当前数据交易平台数量众多，主要交易平台有哪些？

高太山：数据交易平台的业务类型、盈利模式、产品形态等均有差异，如果从建设主体角度看，现有的数据交易平台大致可分为三类：一是地方政府主导建设的数据交易平台，如贵阳大数据交易所、武汉东湖大数据交易中心、西咸新区大数据交易所等；二是企业主导的交易平台，平台以提供数据产品或数据服务为主，一般是由自身拥有大量数据资源或者本身以技术为优势的企业主导建立；三是具有产业联盟性质的交易平台，比如中关村大数据产业联盟、黑龙江省大数据产业协会等。

记者：从交易模式来看，现有数据交易有哪些方式？

高太山：数据交易可大致分为直接交易、单边交易和多边交易三种方式。

一是原始数据直接交易。数据产品根据市场需求生成，交易内容与形式较为开放，数据类型、购买期限、使用方式、转让条件等均由供需双方自行商定，属于“一对一”的交易方式。

二是“一对多”的单边交易模式。数据交易机构以数据服务商身份，对自身拥有的数据或通过购买、网络爬虫等方式收集来的数据，进行分类、汇总、归档等初加工，将原始数据变成标准化的数据包或数据库再进行出售，一般采用会员制、云账户等方式，为客户提供数据包（集）、数据调用接口（API接口）、数据报告或数据应用服务等，属于“一对多”的单边交易方式。

三是平台化多边交易模式。数据交易机构作为完全独立的第三方，为数据供应方、需求方提供撮合服务，属于多边交易方式。

记者：直接交易、单边交易和平台化多边交易模式分别有什么特点？

高太山：总体上看，直接交易模式的灵活性更强，适合用户需求明确、内容复杂的数据内容，例如数据定向挖掘等；服务商主导的“一对多”交易模式，便于大规模开发利用，发挥数据资源的杠杆效应，降低数据重复处理的成本；平台型交易模式的规范性更强，可以有效避免供需双方的信息不对称问题，满足交易灵活性与规范性的要求，也有效降低了监管难度。

以上三种数据要素交易模式的协同发展，是打造数据要素融通新业态的重要基础，各类数据交易平台往往是根据需要，综合采用三种方式。

记者：制约数据交易的主要因素是什么？

高太山：一些城市和企业在数据交易方面开展了大量探索创新，但效果都未达到预期目标，除了功能定位不清、商业模式不明、配套机制不健全等，还受到三个重要因素的制约：一是数据权属不清；二是数据安全与隐私监管的约束；三是数据集中化的客观现实影响交易积极性。

记者：数据权属不清会带来什么问题？造成数据权属不清的原因是什么？

高太山：数据权属不清，容易导致数据流通中出现侵权现象。

权属困境来源于数据的特殊性质。从内在价值角度看，数据是对客观事物进行记录并可以鉴别的符号，可以承载信息、知识、个人隐私、商业秘密等有价值的内容，不同的数据可能涉及不同的权利，如财产权（资源使用权）、支配权、收益权、受保护权等。从来源角度看，数据具有伴生性和多方参与性，由此导致权利主体的多元化。

记者：目前，数据安全相关法规对数据交易的监管效果如何？

高太山：《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》三部数字经济基础性法律对网络安全、数据安全和个人隐私制定了全面的监管框架。如《网络安全法》要求数据交易主体按照等级保护制度履行网络运行安全保护义务；《数据安全法》要求建立分类分级保护制度，在数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等各个环节，履行制度管理、风险监测、风险评估、事前许可等方面的义务，按照合法、正当的方式获取数据；《个人信息保护法》要求对个人信息实行全生命周期保护，遵守敏感个人信息处理规则，维护个人知情决定、查阅复制、更正补充、撤回同意、请求删除以及要求解释等方面的权利。

由于数据爆炸性增长以及非结构化带来的复杂性，再加上对监管规则认识不到位、自身技术能力不够、人员配备不足等原因，在合规方面容易触碰监管红线。

记者：如何释放数据价值，促进数据交易？

高太山：数据权属、安全与隐私保护、数据集中化趋势等尚存争议的话题，及其对数据交易带来的挑战，是国内外面临的共同难题。当前应重点发展数据服务，在保障隐私和安全的前提下释放数据价值。

应结合应用场景，以数据服务促进数据交易。一是依靠技术创新完善数据服务价值链。二是结合场景开展数据交易监管沙盒试点。三是打造数据交易生态系统。四是健全数据交易法规体系。

记者：如何依靠技术创新完善数据服务价值链，其基本思路是什么？如何实现数据确权？

高太山：基本思路是利用隐私加密计算等技术，将数据所有权与使用权分离，实现“数据可用不可见，用途可控可计量”，为供需双方提供可信的数据服务交易。

在数据确权方面，可利用区块链技术为数据主体签发证书，在确权登记、访问、分析、计算、交易过程中，保障数据的来源可追溯、内容防篡改、主权可确认、利益可分配。

数据交易平台分类

从建设主体来看，可大致分为以下三类：

• 地方政府主导建设的数据交易平台。如贵阳大数据交易所、武汉东湖大数据交易中心、西咸新区大数据交易所等。

• 企业主导的交易平台。平台以提供数据产品或数据服务为主，一般是由自身拥有大量数据资源或者本身以技术为优势的企业主导建立。

  
  

• 具有产业联盟性质的交易平台。比如中关村大数据产业联盟、黑龙江省大数据产业协会等。

数据交易模式分类

• “一对一”原始数据直接交易。灵活性更强，适合用户需求明确、内容复杂的数据内容，例如数据定向挖掘等。

  
  

• “一对多”单边交易方式。将原始数据变成标准化的数据包或数据库再进行出售，一般采用会员制、云账户等方式，为客户提供数据包（集）、数据调用接口（API接口）、数据报告或数据应用服务等。

  
  

• 平台化多边交易模式。规范性更强，可有效避免供需双方的信息不对称问题，满足交易灵活性与规范性的要求，也有效降低了监管难度。

如何释放数据价值，促进数据交易？

• 当前应重点发展数据服务，在保障隐私和安全的前提下释放数据价值。

  
  

• 应结合应用场景，以数据服务促进数据交易。一是依靠技术创新完善数据服务价值链。二是结合场景开展数据交易监管沙盒试点。三是打造数据交易生态系统。四是健全数据交易法规体系。

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